...及 Recsys 會議被接收的論文早已公示,本文對這些會議中 Attention Model 相關(guān)的 10 篇論文進(jìn)行了整理,主要包括 Attention Model 的變型與應(yīng)用。其中文中部分內(nèi)容不是原創(chuàng),有爭議的請聯(lián)系我。2. 寫作動機(jī)Attention Model 在 Image Caption、Ma...
最近兩年,注意力模型(Attention Model)被廣泛使用在自然語言處理、圖像識別及語音識別等各種不同類型的深度學(xué)習(xí)任務(wù)中,是深度學(xué)習(xí)技術(shù)中最值得關(guān)注與深入了解的核心技術(shù)之一。本文以機(jī)器翻譯為例,深入淺出地介紹了...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的注意機(jī)制(Attention Mechanisms)已經(jīng)引起了廣泛關(guān)注。在這篇文章中,我將嘗試找到不同機(jī)制的共同點(diǎn)和用例,講解兩種soft visual attention的原理和實(shí)現(xiàn)。什么是attention?通俗地說,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)注意機(jī)制是具備能專注于其輸...
介紹 Attention模型形象的比喻就是圖像對焦。 上圖是Encoder-Decoder模型,Decoder中每個(gè)單詞生成過程如下: 其中C是語義編碼C,f是Decoder的非線性變換函數(shù)。由此,我們可以看出生成目標(biāo)句子的每個(gè)單詞都使用同一個(gè)語...
...注意力生成對抗網(wǎng)絡(luò)(SAGAN),將自注意力機(jī)制(self-attention mechanism)引入到卷積GAN中,作為卷積的補(bǔ)充,取得了最優(yōu)的結(jié)果。摘要在這篇論文中,我們提出自注意力生成對抗網(wǎng)絡(luò)( Self-Attention Generative Adversarial Network ,SAGAN)...
...文: Show, Attend and Tell: Neural Image Caption Generation with Visual Attention.(https://arxiv.org/abs/1502.03044)本教程中的代碼使用到了 ?tf.keras (https://www.tensorflow.org/guide/keras) 和 ?eager execution (...
...紅色框內(nèi)部分,每個(gè)循環(huán)單元又分為4個(gè)小部分:multi-head attention, add&norm, feedForward, add&norm;二.Encoder 1.Multi-head attention (1)由三個(gè)輸入,分別為V,K,Q,此處V=K=Q=matEnc(后面會經(jīng)過變化變的不一樣)(2)首先分別對V,K,Q三者...
...習(xí)或其它領(lǐng)域比較熱門的方法,比如Multi-Model、Reasoning、Attention and Memory等,很有可能是未來NLP研究的熱點(diǎn),我們將著重關(guān)注。Word Embedding在Word2vec被Mikolov提出之后,由于它能把一個(gè)詞表示成一個(gè)向量(可以理解為類似隱語義的東...
...會將(8,8,2048)轉(zhuǎn)為(64,2048) # 維度一定要一致 feature_shape=2048 attention_features_shape=64 # 加載保存的之前feature文件 def map_func(img_name,cap): img_tensor=np.load(img_name.decode(utf-8)+.npy) return img_t...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...